La Cuarta Revolución Industrial, con la inteligencia artificial (IA) como uno de sus principales impulsores, promete grandes cambios. Se espera que la automatización con IA provoque, entre otras cosas, grandes trastornos en el mercado laboral. Un estudio de Oxford de 2013 estimó que casi la mitad del empleo en Estados Unidos corre riesgo de informatización. Del mismo modo, un informe de McKinsey de 2017 sugiere que para 2030 una tercera parte de las actividades laborales podrían ser desplazadas por la automatización. Algunos países, sectores y profesiones son más susceptibles a estos riesgos, lo que significa que estos cambios provocarán efectos redistributivos. Es decir, se espera que la IA provoque un aumento de la desigualdad económica tanto entre países como dentro de ellos.
Pero esta no es la primera vez que una revolución tecnológica amenaza los empleos y trastoca la sociedad. La Primera Revolución Industrial generó preocupaciones similares y fue el catalizador de la «Gran Divergencia» en los ingresos entre países; las naciones que se industrializaron se enriquecieron, mientras que las que no lo hicieron quedaron rezagadas. La brecha ha crecido con cada salto sucesivo del progreso tecnológico.
Aunque la automatización con IA aportará ganancias significativas de productividad para la sociedad en su conjunto, generará, no obstante, ganadores y perdedores. Los economistas suelen hablar de estas perturbaciones laborales en abstracto, creyendo que los trabajadores desplazados pueden reciclarse y reubicarse en otras partes de la economía. Pero la realidad es que esa transición es larga –Keynes comentó en una ocasión: “A largo plazo todos estaremos muertos”– y algunos descubrirán que no poseen las habilidades requeridas en el nuevo paradigma. Por ello, las implicaciones distributivas de la IA deben tener prioridad en la formulación de políticas.
La era informática –la Tercera Revolución Industrial– ha inaugurado, junto con la globalización, una era de creciente desigualdad dentro de las naciones. Ahora, la Cuarta Revolución Industrial parece dispuesta a generar otra Gran Divergencia en dos frentes.
En primer lugar, los países ya ricos y expertos en tecnología están mejor preparados para aprovechar la IA y sacar partido de sus ganancias de productividad. Por el contrario, la automatización con IA alterará el modelo tradicional de desarrollo basado en la externalización de la producción (offshoring) en las economías emergentes, ya que estos países pierden su ventaja de costes y salarios bajos. Esto ampliará la brecha entre las naciones que tienen y las que no tienen.
En segundo lugar, la tecnología de IA presenta sesgos demográficos dentro de los países que agravarán las diferencias económicas por líneas étnicas/raciales. Por ejemplo, la IA favorece a los acomodados, que están en mejores condiciones de costearla e integrarla en sus vidas. La IA también corre el riesgo de perpetuar sesgos sociales arraigados si los algoritmos de big data no eliminan los sesgos sistémicos incorporados en los datos (históricos). Además, las recompensas de la IA recaen principalmente en los propietarios del capital, mientras que la tecnología en sí desplaza en gran medida la mano de obra. Y, lo que es más importante, los empleos desplazados por la automatización con IA presentan patrones étnicos diferenciados.
Ya existen patrones demográficos diferenciados en nuestra desigualdad. Por ejemplo, en Estados Unidos la composición étnica de la población general es distinta a la de la clase de los millonarios. Y la clase de los millonarios es, a su vez, distinta de la clase de los multimillonarios. Es decir, el 1 % no refleja al 99 %; y el 0,01 % no se parece al 1 %.
Pero donde el sesgo demográfico de la automatización con IA será más visible es en las pérdidas de empleo. Esto se debe a que la magnitud del desplazamiento de empleos presenta patrones étnicos/raciales diferenciados, ya que la composición demográfica de los empleos y sectores tiene una dimensión étnica. Por ejemplo: (1) los conductores de camiones en Canadá son abrumadoramente hombres, blancos y rurales; (2) las filipinas de origen étnico (en su mayoría mujeres) representan 1 de cada 4 enfermeras en California. Si la IA desplaza este tipo de empleos, aumentará el desempleo en estos grupos.
El gráfico siguiente muestra la composición étnica (condición de minoría visible, MV) de la fuerza laboral por sector en Canadá. Canadá es un buen caso de estudio debido a su población diversa y al hecho de que su oficina nacional de estadística registra las características del empleo según el origen étnico. Además, es un país rico, donde las recompensas y los riesgos de la automatización con IA son reales.
Con la probabilidad de informatización de las ocupaciones canadienses en mano, la probabilidad de automatización puede tabularse para la fuerza laboral de Canadá por grupo de minoría visible, utilizando datos del censo de 2016. La tabla siguiente muestra la fuerza laboral canadiense por condición de minoría visible. La columna 5 es la probabilidad media de automatización de las 333 NOC con probabilidades conocidas. Puede considerarse como la proporción de empleos que serán desplazados por la informatización según los supuestos del artículo de Oxford. La columna seis muestra la tasa de desempleo que prevalecería si el choque de la automatización con IA fuera neutral respecto de la tasa de desempleo general, pero permitiera que las distintas probabilidades de automatización entre grupos incidieran en los niveles relativos de desempleo.
El choque de empleo de la IA afecta a algunos grupos más que a otros debido a los patrones que observamos en la adopción de ocupaciones. El grupo más afectado por la automatización con IA (columna cinco) son los aborígenes, con un choque de empleo un 14 % superior a la media nacional. El grupo menos afectado son los coreanos, cuya probabilidad de automatización es solo el 88 % de la media nacional.
Estas diferencias tienden a amplificar patrones de desempleo ya divergentes. La columna seis muestra los efectos distributivos del choque de la automatización con IA sobre las tasas de desempleo, es decir, si las diferencias en las probabilidades de automatización con IA afectaran solo a las tasas de desempleo relativas sin modificar el nivel general. Esto haría que el rango de las tasas de desempleo aumentara de 10,0 (censo de 2016) a 11,5 puntos porcentuales (choque neutral de la IA).
Gráfico 3: Probabilidad de automatización con IA de las ocupaciones por grupo de minoría visible en Canadá
Aunque los patrones exactos variarán entre países, es evidente que las pérdidas de empleo inducidas por la IA tendrán patrones étnicos diferenciados. Este aspecto del impacto de la automatización con IA en el empleo ha permanecido en gran medida inexplorado, incluso cuando los países de todo el mundo son cada vez más diversos.
El sesgo demográfico de la IA plantea desafíos sociales y políticos. Ya estamos viendo un creciente malestar social en muchos países como resultado de las tensiones raciales/étnicas. De hecho, las investigaciones sugieren que gran parte del llamado movimiento populista tiene más que ver con la ansiedad racial/étnica que con la economía, aunque esta última concentra la mayor atención de académicos y responsables políticos.
El impacto de la IA –y en especial el choque del desempleo– será visible en las sociedades multiculturales, sobre todo porque agravará marcadores sociales ya contrastados. En Canadá, si las cifras se desarrollan como se describe en el escenario anterior, esto significa que comunidades ya marginadas, como las de personas negras y aborígenes, sentirán el golpe del desempleo inducido por la IA aún más que sus compatriotas.
Los gobiernos, los responsables políticos, etc. deben considerar no solo los desafíos convencionales de la IA, sino también sus implicaciones distributivas. Pero hasta ahora, las implicaciones distributivas se han centrado solo en la desigualdad, y no en los patrones demográficos de la desigualdad. Tales patrones han desempeñado un papel en nuestro clima político discordante. Sin abordar el sesgo demográfico de la IA, es probable que el mundo experimente aún más volatilidad política en una era de globalización e inmigración.
